申報單位：

內(nèi)蒙古自治區(qū)軍民融合發(fā)展研究中心

聯(lián)合申報單位：

航天恒星科技有限公司

主要完成人：

魏國、吳凱、趙曉梅、劉璐、孟斌、王偉

一、案例簡介

本項目為北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)重大專項區(qū)域示范項目，聚焦內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)社會特點與戰(zhàn)略定位，通過項目實施和示范成果的融合共享，全面加快北斗和高分成果在內(nèi)蒙古的應(yīng)用推廣工作，推動軍民資源在內(nèi)蒙古的開放共享，服務(wù)于北部地區(qū)軍事應(yīng)用和經(jīng)濟(jì)建設(shè)，推動北斗導(dǎo)航與國產(chǎn)高分?jǐn)?shù)據(jù)深度融合應(yīng)用。項目選取了極具內(nèi)蒙特色的巡邊護(hù)邊、森林草原防火、科學(xué)放牧、農(nóng)機(jī)監(jiān)測4個場景開展規(guī)模化應(yīng)用，完成3萬余套北斗智能終端應(yīng)用示范部署，形成終端型譜，開展了關(guān)鍵技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)，建立了內(nèi)蒙古示范行業(yè)和領(lǐng)域的推廣應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系。

技術(shù)層面突破多項關(guān)鍵技術(shù)。提出基于時空校準(zhǔn)的遙感時序標(biāo)注對齊方法及自學(xué)習(xí)技術(shù)，解決時空譜異質(zhì)性強(qiáng)導(dǎo)致的機(jī)器學(xué)習(xí)模型泛化能力差問題；融合北斗定位技術(shù)研發(fā)牧草長勢與草畜平衡遙感精細(xì)評價技術(shù)，實現(xiàn)動態(tài)草畜平衡科學(xué)管理；突破農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)，解決農(nóng)機(jī)精細(xì)化管理難題；搭建全區(qū)北斗高分?jǐn)?shù)據(jù)共智共治綜合服務(wù)平臺，從多維度提升服務(wù)效率。項目技術(shù)難度大，融合多種前沿技術(shù)，創(chuàng)新性強(qiáng)，技術(shù)水平國內(nèi)領(lǐng)先。產(chǎn)品與服務(wù)方面形成系列成果。研發(fā)北斗定位項圈等設(shè)備，搭建綜合服務(wù)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、共享分發(fā)服務(wù)，已為10多家單位提供服務(wù)，累計數(shù)據(jù)服務(wù)量達(dá)228TB。

項目建設(shè)成果支撐國家和內(nèi)蒙古地區(qū)的治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)，保障日常管理所需的北斗導(dǎo)航以及遙感監(jiān)測服務(wù)能力，使北斗和高分?jǐn)?shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)入內(nèi)蒙古空間信息綜合治理體系。實現(xiàn)軍民深度融合，廣泛服務(wù)于內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展。

二、技術(shù)方案

1、關(guān)鍵技術(shù)體系架構(gòu)組成

1）基礎(chǔ)支撐層：是整個技術(shù)體系的基石，涵蓋北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、遙感衛(wèi)星星座。北斗系統(tǒng)提供高精度PNT（定位、導(dǎo)航、授時）服務(wù)，為數(shù)據(jù)賦予精準(zhǔn)時空基準(zhǔn)；遙感衛(wèi)星負(fù)責(zé)獲取內(nèi)蒙古地區(qū)高分影像數(shù)據(jù)，覆蓋可見光、紅外等多波段，為后續(xù)分析提供豐富地表信息。同時，部署地面增強(qiáng)系統(tǒng)，進(jìn)一步提升北斗定位精度，滿足不同場景需求。

2）數(shù)據(jù)融合層：承擔(dān)數(shù)據(jù)處理與融合重任。一方面，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對北斗定位數(shù)據(jù)和高分影像數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、校正、配準(zhǔn)等操作，消除數(shù)據(jù)誤差與差異；另一方面，構(gòu)建時空數(shù)據(jù)融合引擎，運(yùn)用基于時空校準(zhǔn)的遙感時序標(biāo)注對齊方法，將北斗時空基準(zhǔn)與高分影像精準(zhǔn)融合，實現(xiàn)時空態(tài)勢感知與精準(zhǔn)映射。

3）應(yīng)用服務(wù)層：針對不同應(yīng)用場景提供定制化服務(wù)。在巡邊護(hù)邊場景，利用動態(tài)時空態(tài)勢大模型，結(jié)合基層民警、護(hù)邊員數(shù)據(jù)，實現(xiàn)目標(biāo)預(yù)警與巡查任務(wù)智能分配；在科學(xué)放牧場景，基于牧群位置信息與高分影像，開展草畜平衡分析，為分群養(yǎng)殖、劃區(qū)輪牧提供決策支持；在農(nóng)機(jī)監(jiān)測場景，借助地塊面積提取與作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)機(jī)精準(zhǔn)作業(yè)調(diào)度與質(zhì)量評估。

2、融合應(yīng)用技術(shù)

1）時空譜異質(zhì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)：針對漫長邊境線、跨區(qū)域大范圍目標(biāo)檢測難題，提出統(tǒng)一時空基準(zhǔn)約束的自學(xué)習(xí)技術(shù)。通過構(gòu)建基于時空校準(zhǔn)的遙感時序標(biāo)注對齊方法，將北斗基準(zhǔn)信息作為絕對坐標(biāo)系，解決目標(biāo)識別時空關(guān)系統(tǒng)一性問題；利用全局和局部特征一致性的自學(xué)習(xí)模型，增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型泛化能力；采用歷史／實時多源信息聯(lián)合訓(xùn)練方法，構(gòu)建動態(tài)時空態(tài)勢大模型，引導(dǎo)護(hù)邊人員及時處置預(yù)警目標(biāo)。

2）牧草長勢與草畜平衡評價技術(shù)：融合北斗定位項圈回傳的牧群位置信息與高分影像數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測牧群分布與活動軌跡，分析草畜變化，預(yù)測牧草長勢。同時，通過機(jī)器學(xué)習(xí)升尺度反演技術(shù)，綜合利用北斗定位、無人機(jī)遙感、氣候空間化變量等數(shù)據(jù)，建立天然草原自然生產(chǎn)力估算模型與草地生物量模型，實現(xiàn)對牧草長勢的動態(tài)監(jiān)測與草畜平衡的精準(zhǔn)評價。3）農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)：基于多源數(shù)據(jù)集，采用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄅc決策樹算法，構(gòu)建復(fù)雜背景下地塊面積提取方法，提高地塊面積監(jiān)測精度。利用時間序列統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析和單元積分逼近算法，對農(nóng)機(jī)作業(yè)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，區(qū)分作業(yè)點與行駛點，實現(xiàn)作業(yè)地塊面積精準(zhǔn)計算，為農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量審核提供依據(jù)。

3、規(guī)模部署方案

1）設(shè)備部署：累計規(guī)模化部署北斗終端3萬余臺套。2）網(wǎng)絡(luò)搭建：構(gòu)建高速穩(wěn)定的通信網(wǎng)絡(luò)，采用4G／5G、北斗短報文通信等多種方式，保障北斗定位數(shù)據(jù)、高分影像數(shù)據(jù)等在終端、基站、數(shù)據(jù)處理中心之間的高效傳輸。

三、創(chuàng)新亮點

1）統(tǒng)一時空基準(zhǔn)約束的高分遙感影像理解模型自學(xué)習(xí)技術(shù)：提出統(tǒng)一北斗時空基準(zhǔn)約束的全局和局部特征一致性的高分遙感影像理解模型自學(xué)習(xí)技術(shù)。通過時空校準(zhǔn)的遙感時序標(biāo)注對齊方法，解決時空譜異質(zhì)性強(qiáng)、跨區(qū)域大范圍導(dǎo)致的機(jī)器學(xué)習(xí)模型泛化能力差問題，使模型能更好地適應(yīng)內(nèi)蒙古復(fù)雜地理環(huán)境，提升目標(biāo)檢測與識別準(zhǔn)確性。

2）融合北斗定位技術(shù)研發(fā)了牧草長勢與草畜平衡遙感精細(xì)評價技術(shù)：基于北斗定位項圈回傳的牧群位置信息，確定草場利用強(qiáng)度、放牧發(fā)生與持續(xù)時間。通過機(jī)器學(xué)習(xí)升尺度反演模型，建立以植被本底、氣候變量與地理作用因子為驅(qū)動變量，草地地上生物量為響應(yīng)變量的定量反演模型，動態(tài)監(jiān)測牧草長勢變化。依據(jù)不同草地類型牧草放牧利用率行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)草地群落自然生長量與現(xiàn)存量的時空計算結(jié)果，對草地利用強(qiáng)度分等定級為“欠-輕-中-重-極重”五個等級，并通過地理信息空間可視化技術(shù)與北斗導(dǎo)航定位技術(shù)對監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行核定與預(yù)警。

3）基于北斗高分融合技術(shù)的農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)：突破了基于北斗高分融合技術(shù)的農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)，基于多源數(shù)據(jù)集構(gòu)建復(fù)雜背景下地塊面積提取方法和基于時間序列統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析和單元積分逼近算法，建立了一種復(fù)雜背景的耕地地塊面積提取方法，在解決農(nóng)機(jī)精準(zhǔn)作業(yè)調(diào)度提升作業(yè)效率的基礎(chǔ)上，解決了以往耕深質(zhì)量不達(dá)標(biāo)、作業(yè)面積無統(tǒng)計等農(nóng)機(jī)精細(xì)化管理問題。

4）北斗高分?jǐn)?shù)據(jù)共智共治的綜合服務(wù)平臺：搭建面向全區(qū)的北斗高分?jǐn)?shù)據(jù)共智共治綜合服務(wù)平臺，采用微服務(wù)理念設(shè)計高性能時空大數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)。優(yōu)化時空大數(shù)據(jù)存儲檢索與分發(fā)服務(wù)，設(shè)計控制臺與在線可編輯模型，從體系架構(gòu)、存儲檢索、數(shù)據(jù)分發(fā)及用戶體驗等多維度提升服務(wù)效率，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度共享與高效利用。